Журнал Российского общества по неразрушающему контролю и технической диагностике
The journal of the Russian society for non-destructive testing and technical diagnostic
 
| Русский Русский | English English |
 
Главная Архив номеров
22 | 12 | 2024
2017, 11 ноябрь (November)

DOI: 10.14489/td.2017.11.pp.004-011

Махов В. Е., Потапов А. И., Шалдаев С. Е.
ИССЛЕДОВАНИЕ ГРАНИЦ ИЗОБРАЖЕНИЯ МЕТОДОМ ВЫДЕЛЕНИЯ КОНТРАСТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННОЙ СИСТЕМЫ. ЧАСТЬ 2
(c. 4-11)

Аннотация. Исследованы высокоточные алгоритмы вычисления функции контрастной границы в оптическом изображении контролируемого изделия, полученные методом его преобразования в изображение кривой контраста. Определены факторы, влияющие на точность вычисления функции границ при использовании алгоритмов на базе непрерывного вейвлет-преобразования (НВП). Проведено исследование использования разных типов вейвлетов в различных фрагментах изображения в зависимости от наклона границы и пиксельной структуры изображения. Показано увеличение точности измерений координат границ более чем в 2 раза при использовании метода определения положения максимумов коэффициентов кривых НВП по сравнению с методом вычисления средневзвешенного распределения освещенности в линиях профиля. Показана возможность использовать метод НВП для высокоточного определения координаты резкого скачка и излома границы изображения с точностью 0,1 пикселя.

Ключевые слова:  система видеоконтроля, оптико-электронная система, граница теневого изображения, непрерывное вейвлет-преобразование (НВП), кривые коэффициентов НВП.

Makhov V. E., Potapov A. I., Shaldaev S. E.
INVESTIGATION OF THE BORDER LIMITS BY THE METHOD OF DISTRIBUTION OF CONTRAST WITH USING THE OPTICAL-ELECTRONIC SYSTEM. PART 2
(pp. 4-11)

Abstract. Background. Optoelectronic systems recording the image of a controlled object are widely used in automated control systems for linear dimensions and product shapes in industry. In practice, under production conditions, it is not always possible to provide sufficient conditions for high-precision measurements, which reduces the efficiency of technological processes. The actual task is the development of measuring tools and algorithms that operate in a wide range of conditions change while monitoring industrial products and process equipment. Materials and/or methods. An algorithmic method of imaging contrast curves of its borders is previously used for measurement information form of products fragments. The method of scanning the profile line in the images of the contrast curves was used to measure the surface shape of product. The method for analyzing the curves of the coefficients of continuous wavelet transform (CWT) is used in the calculation of the image functions boundaries. Mathematical models of the shadow image of controlled of products and virtual instrument (VI) based on the computer technology company National Instruments (NI) is used to research the accuracy of measurements. Results. The method of analysis curve luminance distribution CWT coefficients vertically scanned lines the profile curves image borders contrast allows for more than twice to increase the accuracy of determining the geometric shapes sizes of products in the shadow image. At oblique scanning line profile, including perpendicular to the tangent to the surface of the measurement accuracy increases by 5 times. The horizontal scan line profile allows to determine the coordinate of the jump or fracture shape of the surface to an accuracy of 0.1 pixel. Additional scanning angle of the profile line at each point of measurement eliminates the effect of pixilation and local image defects. Conclusion. Model experiments have shown that the use of CWT algorithms in sections contrast curves can achieve the accuracy of measuring the profile of controlled goods 0.1 pixels. At the same time proved the possibility of determining the coordinates of the jump and fracture the boundaries of the image with an accuracy of 0.1 pixels. The main areas of application of high-precision measurements of geometric forms a shadow image with unilateral or partial access to the measured object.

Keywords: video monitoring system, optoelectronic system, the boundary of the shadow image, continuous wavelet transform (CWT), curves CWT coefficients.

Рус

В. Е. Махов (Санкт-Петербургский горный университет, Санкт-Петербург, Россия;Военно-космическая академия им. А. Ф. Можайского, Санкт-Петербург, Россия) Email: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
А. И. Потапов (Санкт-Петербургский горный университет, Санкт-Петербург, Россия) E-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
С. Е. Шалдаев (Военно-космическая академия им. А. Ф. Можайского, Санкт-Петербург, Россия) E-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.

 

Eng

V. E. Makhov (Saint-Petersburg Mining University, Mozhaisky Military Space Academy, St. Petersburg, Russia)
A. I. Potapov (Saint-Petersburg Mining University, St. Petersburg, Russia)
S. E. Shaldaev (Mozhaisky Military Space Academy, St. Petersburg, Russia)

 

Рус

1. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: пер. с англ. М.: Мир, 1982. Кн. 1. 312 с.
2. Махов В. Е., Потапов А. И. Гетеродиннорастровый метод контроля качества изделий // Дефектоскопия. 1989. № 10. С. 68 – 84.
3. Сафиуллин Н. Т., Поршнев С. В. Сравнительный анализ расчета мгновенной частоты через преобразование Гильберта и прямую квадратуру // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2011. № 5. С. 18 – 24.
4. Махов В. Е., Орлов Д. В. Компьютерные технологии фирмы National Instruments для виброакустической диагностики механических систем // Компоненты и технологии. 2015. № 5. С. 145 – 149.
5. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Ижевск: НИЦ Регулярная и хаотическая динамика, 2001. 464 с.
6. Махов В. Е., Потапов А. И. Использование алгоритмов вейвлет-анализа для построения оптических измерительных систем // Контроль. Диагностика. 2013. № 1. С. 12 – 21.
7. Махов В. Е., Потапов А. И. Использование вейвлет-анализа для диагностики системы технического зрения // Контроль. Диагностика. 2011. № 9. С. 11 – 18.
8. Махов В. Е., Потапов А. И. Исследование измерительной оптической системы в условиях механической нестабильности объекта контроля // Контроль. Диагностика. 2013. № 2. С. 12 – 23.
9. Махов В. Е., Репин О. С., Потапов А. И. Измерение линейных размеров системами технического зрения в когерентном свете // Контроль. Диагностика. 2014. № 4. С. 12 – 19.
10. Безуглов Д. А., Цугурян Н. О. Дифференцирование результатов измерений с использованием матемаического аппарата вейвлет-фильтрации // Измерительная техника. 2006. № 4. С. 12 – 16.
11. Махов В. Е. Использование алгоритмов вейвлет-анализа в исследовании кинетики формирования порошково-обжиговых покрытий // Конструкции из композиционных материалов. 2010. № 3. С. 28 – 36.
12. Махов В. Е. Исследование алгоритмов вейвлет-преобразования для определения координат световых меток // Вопросы радиоэлектроники. Сер. Техника телевидения. Вып. 2. СПб.: ФГУП НИИТ, 2012. С. 78 – 89.
13. Махов В. Е., Потапов А. И. Анализ эффективности оптического метода контроля капилляров. Теоретические основы оптического контроля капилляров // Справочник. Инженерный журнал с приложением. 2013. № 7. С. 48 – 56.
14. Махов В. Е., Потапов А. И., Шалдаев С. Е. Исследование границ изображения методом выделения контраста с использованием оптико-электронной системы. Ч. 1. Научно-методические принципы контроля границ изображения методом выделения контраста // Контроль. Диагностика. 2017. № 10. С. 44 – 51.
15. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1007 с.
16. Махов Е. М., Потапов А. И., Махов В. Е. Прикладная оптика: учеб. пособие. СПб.: СЗТУ, 2004. 348 с.
17. Трэвис Дж., Кринг Дж. LabVIEW для всех. 4-е изд., перераб. и доп. М.: ДМК Пресс, 2011. 904 с.
18. Klinger T. Image Processing with LabVIEW and IMAQ Vision. Upper Saddle River: Prentice Hall. 2003. 368 p. (National Instruments virtual instrumentation series).
19. Лиференко В. Д., Закутаев А., Махов В. Е. Компьютерная реализация методов вейвлет-анализа в среде разработки виртуальных приборов NI LabVIEW // Компоненты и технологии. 2015. Т. 9. № 170. С. 132 – 139.
20. Махов В. Е., Потапов А. И. Использование алгоритма непрерывного вейвлет-преобразования в системах технического зрения // Изв. вузов. Приборостроение. 2011. Т. 54. № 9. С. 10 – 15.

Eng

1. Prett U. (1982). Digital image processing. Book 1. Moscow: Mir. [in Russian language]
2. Makhov V. E., Potapov A. I. (1989). Heterodyneraster method of quality inspection of products. Defektoskopiia, (10), pp. 68-84. [in Russian language]
3. Safiullin N. T., Porshnev S. V. (2011). Comparative analysis of the instantaneous frequency calculation through the Hilbert transform and direct quadrature. Nauchno-tekhnicheskie vedomosti SPbGPU. Informatika. Telekommunikatsii. Upravlenie, (5), pp. 18-24. [in Russian language]
4. Makhov V. E., Orlov D. V. (2015). Computer technologies of the National Instruments company for vibroacoustic diagnostics of mechanical systems. Komponenty i tekhnologii, (5), pp. 145-149. [in Russian language]
5. Dobeshi I. (2001). Ten lectures on wavelets. Izhevsk: NITs Reguliarnaia i khaoticheskaia dinamika. [in Russian language]
6. Makhov V. E., Potapov A. I. (2013). The measuring optical system in a mechanical instability of the control object. Kontrol'. Diagnostika, (1), pp. 12-21. [in Russian language]
7. Makhov V. E., Potapov A. I. (2011). Use the wavelet analysis for diagnostics of technical sight system. Kontrol'. Diagnostika, (9), pp. 11-18. [in Russian language]
8. Makhov V. E., Potapov A. I. (2013). Research measuring the optical system in a non-mechanical stability of the control object. Kontrol'. Diagnostika, (2), pp. 12-23. [in Russian language]
9. Makhov V. E., Repin O. S., Potapov A. I. (2014). Measurement of linear dimensions of machine vision systems in coherent light. Kontrol'. Diagnostika, (4), pp. 12-19. [in Russian language]
10. Bezuglov D. A., Tsugurian N. O. (2006). Differentiation of measurement results using the mathematical apparatus of wavelet filtration. Izmeritel'naia tekhnika, (4), pp. 12-16. [in Russian language]
11. Makhov V. E. (2010). Using of wavelet analysis algorithms in the study of the kinetics of formation of powder-calcined coatings. Konstruktsii iz kompozitsionnykh materialov, (3), pp. 28-36. [in Russian language]
12. Makhov V. E. (2012). Study of algorithms of wavelet-transform to determine the coordinates of light barriers. Voprosy radioelektroniki. Seriia Tekhnika televideniia, (2), pp. 78-89. [in Russian language]
13. Makhov V. E., Potapov A. I. (2013). Analysis of the efficiency of the optical method of control capillaries. theoretical basis of the optical control of capillaries. Spravochnik. Inzhenernyi zhurnal, (7), pp. 48-56. [in Russian language]
14. Makhov V. E., Potapov A. I., Shaldaev S. E. (2017). Investigation of the border limits by the method of distribution of contrast with using the opticalelectronic system. Part 1. Scientific and methodological principles controlling the image boudaries by contrast allocating. Kontrol'. Diagnostika, (10), pp. 44-51. doi: 10.14489/td.2017.10. pp. 044-051 [in Russian language]
15. Gonsales R., Vuds R. (2005). Digital image processing. Moscow: Tekhnosfera. [in Russian language]
16. Makhov E. M., Potapov A. I., Makhov V. E. (2004). Applied optics: textbook. St. Petersburg: SZTU. [in Russian language]
17. Trevis Dzh., Kring Dzh. (2011). LabVIEW for everyone. 4th Ed. (revised and complemented). Moscow: DMK Press.
18. Klinger T. (2003). Image processing with LabVIEW and IMAQ vision. (National Instruments virtual instrumentation series). Upper Saddle River: Prentice Hall.
19. Liferenko V. D., Zakutaev A., Makhov V. E. (2015). Computer implementation of wavelet analysis methods in the NI LabVIEW development environment. Komponenty i tekhnologii, 170(9), pp. 132-139. [in Russian language]
20. Makhov V. E., Potapov A. I. (2011). Using the algorithm of continuous wavelet transform in vision systems. Izvestiia vuzov. Priborostroenie, 54(9), pp. 10-15. [in Russian language].

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 350 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа статьи заполните форму:

Форма заказа статьи



Дополнительно для юридических лиц:


Type the characters you see in the picture below



.

Eng

This article  is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 350 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please fill out the form below:

Purchase digital version of a single article


Type the characters you see in the picture below



 

 

 

 

 

.

.

 

 

 

 
Поиск
На сайте?
Сейчас на сайте находятся:
 96 гостей на сайте
Опросы
Понравился Вам сайт журнала?
 
Rambler's Top100 Яндекс цитирования